392131 From Datasets to Real-World Skills – How Robots Learn, Then Keep Learning (S) (WiSe 2025/2026)

Inhalt, Kommentar

Robots can learn in two main ways: by imitating demonstrations (imitation learning) or by trial and error (reinforcement learning). Imitation learning enables fast skill acquisition from demonstrations but struggles outside the situations shown in the data. Reinforcement learning can adapt to new situations through interaction, but it is often sample-inefficient and unstable for real robots.

This seminar explores offline-to-online reinforcement learning as a way to combine the strengths of both approaches: starting from large datasets and improving policies through online experience. We will discuss key algorithms for offline RL, such as AWAC, IQL, CQL, recent work showing that standard offline RL algorithms struggle with online fine-tuning, and ways to resolve that. We then look at methods that explicitly integrate imitation learning with reinforcement learning to improve exploration and sample efficiency. Finally, we address continual and lifelong learning, where robots must adapt to changing tasks and environments without forgetting previously acquired skills.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  
wöchentlich Mo 14-16 CITEC 2.017 13.10.2025-06.02.2026

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-AI-app-foc_a Applied Artificial Intelligence (focus) Applied Artificial Intelligence (focus): Seminar Studieninformation
Applied Artificial Intelligence (focus): anwendungsorientiertes Seminar 1 Studienleistung
Studieninformation
Applied Artificial Intelligence (focus): anwendungsorientiertes Seminar 2 Studieninformation
- benotete Prüfungsleistung Studieninformation
39-M-Inf-ASE-app-foc_a Applied Autonomous Systems Engineering (focus) Applied Autonomous Systems Engineering (focus): Seminar Studieninformation
Applied Autonomous Systems Engineering (focus): anwendungsorientiertes Seminar 1 Studieninformation
Applied Autonomous Systems Engineering (focus): anwendungsorientiertes Seminar 2 Studieninformation
- benotete Prüfungsleistung Studieninformation
39-M-Inf-INT-app-foc_a Applied Interaction Technology (focus) Applied Interaction Technology (focus) - Seminar Studieninformation
Applied Interaction Technology (focus): anwendungsorientiertes Seminar 1 Studienleistung
Studieninformation
Applied Interaction Technology (focus): anwendungsorientiertes Seminar 2 Studieninformation
- benotete Prüfungsleistung Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

The seminar will start with two introductory lectures. Each week, one student will present a research paper from the reading list and lead the discussion. At the end of the semester, each student will submit an essay answering a guiding question related to their topic.

Moodle-Kurs
Moodle-Kurs
Adresse:
WS2025_392131@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_568321983@ekvv.uni-bielefeld.de
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Sonntag, 22. Juni 2025 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 16. Oktober 2025 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 16. Oktober 2025 
Art(en) / SWS
Seminar (S) / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
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Planungshilfen
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ID
568321983